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최근들어 디지털 전환이 활성화되어감에 따라 데이터가 새로운 원동력이라는 얘기가 흔히 나돌고 있다 하겠다. 이 원동력은 그 자체로는 가치가 없어 쓸모있는 가치를 지니기 위해서는 정제과정을 거쳐야 하며, 실제 방대한 양의 데이터가 매일 쏟아져나오지만, 가치있는 데이터를 얻기 위해서는 비즈니스 통찰력을 바탕으로 데이터를 정제하는 과정이 필요하다 하겠다. 이로 인해 어떤 방식으로 빅데이터가 디지털 전환을 주도하는지를 살펴보고자 한다. 빅데이터는 마케팅 전문가들이 남용하는 문구로서 비단 방대한 양의 데이터를 의미하는 것에 지나지 않다 볼 수 있겠다. 빅데이터는 구조화되지 않은 데이터들과 구조화된 데이터를 결합해 기존에는 불가능했던 새로운 통찰력을 얻는데 그 의미가 있다 볼 수 있다. 구조화된 데이터는 기존의 스프레드시트들과 데이터베이스에 모두 정형화되어있는 데이터이고, 구조화되지 않은 데이터는 데이터베이스에 집어넣기에는 새롭고 큰 요소라 볼 수 있겠다. 여기에 Google社의 트렌드 데이터, 정부 부처의 공용 API로부터 발생되는 데이터, 사물인터넷 전용 센서로부터 발생되는 피더목록들 등이 여기에 해당한다 볼 수 있겠는데, 이러한 비 구조화된 데이터들을 구조화된 데이터들과 결합시킬 때 새로운 현상이 발생한다는 점에 주목해야 할 것이다. 일례로 한 세기를 넘게 운영해온 회사가 데이터 관리팀을 통해 보다 스마트한 방식으로 판매예측을 수행하도록 요청하였는데, 기존에는 전월에 판매된 제품의 수와 1년 전 판매된 제품의 수를 감안해 판매량 예측에 활용해왔으나, 새로운 방식을 도입하여 트위터를 통한 고객들의 반응분석을 비롯해 자사 제품과 브랜드에 대한 고객선호도를 조사하기 시작했다고 한다. 이 조사된 데이터를 실제 매출액과 연관지어 예측이 가능한지를 확인하고 실제 매출이 발생했는지의 상관관계를 조사한 결과 이러한 빅데이터의 세부적인 분석을 통해 판매, 프로모션, 마케팅활동 등의 계획을 효과적으로 수립할 수 있는 것으로 나타났다고 한다. 이처럼 기존에 활용되오던 구조화된 데이터 분석기법에서 벗어나 새로운 트렌드 분석이 가능한 비 구조화된 데이터의 분석을 통해 보다 정확하고 예측가능한 전망치 추정이 가능할 것으로 예상되는 바, 보다 긴밀한 데이터 분석기법의 도입 및 수립이 선행되어야 할 시기가 도래한 것으로 보인다. |
